The purpose of this paper is to analyze the piping failure frequency for the main feedwater system in domestic nuclear power plants(NPPs) for the application to an in-service inspection(ISI), leak before break(LBB) concept, aging management program(AMP), and probabilistic safety analysis(PSA). First, a database was developed for piping failure events in domestic NPPs, and 23 domestic piping failure events were collected. Among the 23 events, 12 locations of wall thinning due to flow accelerated corrosion(FAC) were identified in the main feedwater system in 4 domestic WH 3-loop NPPs. Two types of the piping failure frequency such as the damage frequency and rupture frequency were considered in this study. The damage frequency was calculated from both the plant population data and damage(s) including crack, wall thinning, leak, and/or rupture, while the rupture frequency was estimated by using both the well-known Jeffreys method and a new method considering the degradation due to FAC. The results showed that the damage frequencies based on the number of the base metal piping susceptible to FAC ranged from $1.26{\times}10^{-3}/cr.yr\;to\;3.91{\times}10^{-3}/cr.yr$ for the main feedwater system of domestic WH 3-loop NPPs. The rupture frequencies obtained from the Jeffreys method for the main feedwater system were $1.01{\times}10^{-2}/cr.yr\;and\;4.54{\times}10^{-3}/cr.yr$ for the domestic WH 3-loop NPPs and all the other domestic PWR NPPs respectively, while those from the new method considering the degradation were higher than those from the Jeffreys method by about an order of one.
Risk importance measures are widely wed to rank risk contributors in risk-based applications. Typically, Fussell-Vesely (F-V) importance and risk achievement worth (RAW) are used in the component importance raking for the reliability centered maintenance (RCM) analysis of safety system in nuclear power plants (NPPs). This study was performed as part of feasibility study on RCM for domestic NPPs, which is focused on the component importance ranking approach the maintenance recommendation. The approach of modulizing faulting tree basic events was applied in the simplification process of the PSA model and the validity of the approach was evaluated As a result of the case study, this paper included the importance and the maintenance recommendations for the safety-related equipments associated with safety injection and containment spray in large loss of coolant accident sequences.
As condition-based maintenance (CBM) has risen as a new trend, there has been an active movement to apply information technology for effective implementation of CBM in power plants. This motivation is widespread in operations and maintenance, including monitoring, diagnosis, prognosis, and decision-making on asset management. Thermal efficiency analysis in nuclear power plants (NPPs) is a longstanding concern being updated with new methodologies in an advanced IT environment. It is also a prominent way to differentiate competitiveness in terms of operations and maintenance costs. Although thermal performance tests implemented using industrial codes and standards can provide officially trustworthy results, they are essentially resource-consuming and maybe even a hind-sighted technique rather than a foresighted one, considering their periodicity. Therefore, if more accurate performance monitoring can be achieved using advanced data analysis techniques, we can expect more optimized operations and maintenance. This paper proposes a framework and describes associated methodologies for in-situ thermal performance analysis, which differs from conventional performance monitoring. The methodologies are effective for monitoring, diagnosis, and prognosis in pursuit of CBM. Our enabling techniques cover the intelligent removal of random and systematic errors, deviation detection between a best condition and a currently measured condition, degradation diagnosis using a structured knowledge base, and prognosis for decision-making about maintenance tasks. We also discuss how our new methods can be incorporated with existing performance tests. We provide guidance and directions for developers and end-users interested in in-situ thermal performance management, particularly in NPPs with large steam turbines.
본 논문에서는 이더넷 파워링크의 마스터 이중화 기법의 실시간성 향상을 위해 PReq 신호를 이용한 원전용 실시간 제어망의 실시간성과 신뢰성을 고려한 마스터 이중화 기법을 제안하였다. 제안된 마스터 이중화 기법은 동기 구간에서 PReq 신호를 이용하여 마스터 고장을 감지하고 비동기 구간에서 AMNI 프레임을 전송하여 단위 사이클 구간 앞서서 전환이 가능하다. 이를 통해 실시간 주기 데이터의 손실 및 이로 인한 문제점들을 최소한으로 줄일 수 있다. 제안된 마스터 이중화 기법의 효용성을 증명하기 위하여 OPNET Modeler를 이용하여 성능분석 및 검증을 수행하였고 이를 통해 마스터 전환시간을 줄일 수 있음을 보였다.
The demand for safety and reliability of Nuclear Power Plants (NPPs) has been constantly increasing and economical operation is also an important issue. Developing and adopting predictive maintenance technology for the major systems or equipment is considered as one way to achieve these goals. This paper suggests the predictive maintenance methodology that can be applied to NPPs and describes a sample application of the Rod Control System (RCS) to verify the effectiveness of the methodology. It is expected that the same methodology can be adopted for other systems of NPPs and general industry fields when its effectiveness is verified.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
Park, Jinkyun;Jeon, Hojun;Kim, Jaewhan;Kim, Namcheol;Park, Seong Kyu;Lee, Seungwoo;Lee, Yong Suk
Nuclear Engineering and Technology
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제51권5호
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pp.1297-1306
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2019
Probabilistic safety assessments (PSA) have been used for several decades to visualize the risk level of commercial nuclear power plants (NPPs). Since the role of a human reliability analysis (HRA) is to provide human error probabilities for safety critical tasks to support PSA, PSA quality is strongly affected by HRA quality. Therefore, it is important to understand the underlying limitations or problems of HRA techniques. For this reason, this study conducted a survey among 14 subject matter experts who represent the HRA community of domestic Korean NPPs. As a result, five significant HRA issues were identified: (1) providing a technical basis for the K-HRA (Korean HRA) method, and developing dedicated HRA methods applicable to (2) diverse external events to support Level 1 PSA, (3) digital environments, (4) mobile equipment, and (5) severe accident management guideline tasks to support Level 2 PSA. In addition, an HRA method to support multi-unit PSA was emphasized because it plays an important role in the evaluation of site risk, which is one of the hottest current issues. It is believed that creating such a catalog of prioritized issues will be a good indication of research direction to improve HRA and therefore PSA quality.
한국방사성폐기물학회 2005년도 Proceedings of The 6th korea-china joint workshop on nuclear waste management
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pp.156-164
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2005
The challenges China is facing in energy security are briefly discussed. Then, the development of nuclear power in China in the first half of 21 st century is envisioned, and it is expected that Generation-3 PWR nuclear power plants (NPPs) would be the leading units of nuclear power in the coming $30\~40$ years. As part of the nuclear power program, the R&D work on nuclear fuel cycle is generally proposed.
Nuclear power plants (NPPs) will be highly connected network enabled systems in the future. Using the network and web enabled tools, NPPs will be remotely monitored by operators at any time from any place connected to the network via a general web browser. However, there will be two major issues associated with this implementation. The first is the security issue. Only the authorized persons need to be allowed to access the plant since NPP is a safety-critical system. However, the web technology is open to the public. The second is the network disturbance issue. If operators can not access the plant due to network disturbances, the plant will come into the out-of-control situation. Therefore, in this work, we performed a conceptual design of a web-based remote monitoring and control system (RMCS) considering these issues.
원자력발전소의 원자로보호계통 및 공학적안전설비계통의 계측채널 설정치는 발전소 안전성을 확보하는 데 있으며, 출력조건의 변화시에는 보호계통의 작동이 보장되어야 한다. 본 연구에서는 발전소 운영자료, 시방서 및 운전 매뉴얼등을 사용하여 설정치를 평가하는 데 불확실도의 중요한 요소인 계측기와 process rack drift의 적절성을 확인하고, 설정치 여유가 부족할 경우에 대한 대책을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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